ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK PERAMALAN KEBUTUHAN OBAT DENGAN METODE ARIMA DAN SINGLE EKSPONENSIAL SMOOTHING Studi Kasus: RSUD INDRAMAYU

## Ilan Aliansi Zahra
Jurusan Magister Sistem Informasi UNIKOM Jl. Dipati Ukur No. 112-116, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
1 aliansizahra@gmail.com
Abstrak : Ketersediaan obat menjadi hal utama pada suatu layanan kesehatan. Fluktuasi pemakaian obat-obatan yang terjadi setiap tahun menjadi kendala bagian gudang obat dalam perencanaan pengadaan di rumah sakit. Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam pembuatan perencanaan bagi setiap organisasi maupun instansi yang membutuhkan. Penting bagi rumah sakit membuat perencanaan persediaan obat untuk mengatasi permasalahan berkaitan dengan ketersediaan alat kesehatan maupun obat-obatan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk meramalkan kebutuhan obat dengan menggunakan teknik-teknik forecasting dan perhitungan  nilai Economic Order Quantity . Sebuah  forecasting atau  tekik peramalan diperlukan, untuk  memprediksi kebutuhan obat-obatan  pada  masa  mendatang.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  peramalan  time  series  Arima  untuk  proses pengambilan  prediksi  dan  perhitungan  EOQ.  Hasil  penelitian  ini  berupa  nilai  peramalan  kebutuhan  obat  untuk  satu  periode mendatang ditunjukan dengan nilai eror model peramalan yang paling kecil, yaitu ARIMA (1.0.0) dengan nilai eror sebesar 13%, serta hasil perhitungan Economic Order Quantity untuk kebutuhan obat pada periode mendatang.
Kata kunci: Peramalan, deret waktu, kebutuhan obat, ARIMA, Single eksponensial smoothing, Economic Order Quantity

## I. PENDAHULUAN
Rumah  Sakit  adalah  institusi  pelayanan  kesehatan yang  menyelenggarakan  pelayanan  kesehatan  perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat  jalan,  dan  gawat  darurat  [1].  Rumah  Sakit  Umum Daerah  Indramayu  (RSUD  Indramayu)  merupakan  rumah sakit pemerintah tipe B, yang mengemban tanggung jawab sebagai  rumah  sakit  rujukan  di  wilayah  Kabupaten Indramayu.  Salah  satu  yang  menjadi  konsentrasi  yaitu peningkatan  pelayanan  dengan  terus  meningkatkan ketersediaan  obat-obatan  maupun  alat  kesehatan  sesuai dengan  kebutuhan  pasien  secara  optimal  tepat  guna  tepat jumlah dan waktu dan berkualitas.
Fasilitas, sarana dan prasarana merupakan hal yang penting  yang  harus  diperhatikan  dan  dikembangkan  oleh rumah  sakit.  Kondisi  aktual  berkaitan  dengan  sarana  dan prasarana masih terdapat banyak kekurangan, seperti sarana penunjang  yaitu  tempat  parkir  yang  kurang  memadai, kurangnya akses bebas untuk masuknya ambulance menuju ke  intalasi  gawat  darurat,  kondisi  sarana  lift  yang diperuntukan  untuk  pasien  yang  jauh  dari  standarisasi kelayakan,  dan  lain  sebagainya.  Sarana  pokok  atau pelayanan inti rumah sakit pun masih terdapat kekurangan, seperti  kurangnya  sarana  tempat  tidur  pasien,  sarana kebutuhan  alat  kesahatan  yang  belum  maksimal,  hingga kebutuhan obat untuk pasien rawat inap maupun rawat jalan belum  tersedia  sepenuhnya  dan  masih  banyak  kekurangan stok obat.
Obat  merupakan  komponen  vital  bagi  pelayanan rumah  sakit.  SK  Menkes  no.  1333/Menkes/SK/XII/1999 tentang “Standar Pelayanan Rumah Sakit”[1] menyebutkan bahwa  manajemen  pelayanan  rumah  sakit  harus  menjaga
bahwa  obat  yang  dibutuhkan  tersedia  setiap  saat  dalam jumlah  yang  cukup  untuk  mendukung  pelayanan  serta memberikan manfaat bagi pasien dan rumah sakit. Kualitas pelayanan  rumah  sakit  menjadi  sangat  diperhatikan khususnya berkaitan dengan ketersediaan perlengkapan alat kesehatan  dan  obat-obatan,  yang  dipengaruhi  beberapa faktor,  antara  lain  tinggi  nya  pemeliharaan  alat  kesehatan, obat-obat  kedaluwarsa,  serta  kehabisan  persediaan  obat maupun alat kesehatan.
Penting  bagi  rumah  sakit  membuat  perencanaan persediaan  obat  untuk  mengatasi  permasalahan  berkaitan dengan  ketersediaan  alat  kesehatan  maupun  obat-obatan. Fluktuasi pemakaian obat-obatan yang terjadi setiap tahun menjadi  kendala  bagian  gudang  obat  dalam  perencanaan pengadaan di rumah sakit. Penelitian yang akan dilakukan yaitu  meramalkan  kebutuhan  obat paracetamol dengan menggunakan teknik-teknik dalam forecasting. Perencanaan  pengadaan  kebutuhan  inventory  khususnya obat-obatan yang terdapat di RSUD Kabupaten Indramayu didasarkan pada penggunaan tahun sebelumnya menimbulkan  adanya  perubahan  usulan  pengadaan  obat setiap  tahunnya.  Kurang  nya  stok  obat,  menimbulkan pesananan mendadak dengan harga beli yang akan menjadi lebih  mahal,  menjadi  permasalahan  bagi  rumah  sakit. Sebuah forecasting atau tekik peramalan diperlukan, untuk memprediksi kebutuhan obat-obatan pada masa mendatang.
Peramalan  (forecasting)  adalah  seni  dan  ilmu memprediksi  peristiwa-peristiwa  masa  depan  dengan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan  dengan  menggunakan  beberapa  bentuk  model matematis [5] .  Berdasarkan  pendapat [6] Peramalan  adalah kegiatan  penerapan  model  yang  telah  dikembangkan  pada waktu  yang  akan  datang.  Menurut  pendapat [7] ,  peramalan
adalah perhitungan yang objektif dan dengan menggunakan data-data masa lalu, untuk menentukan sesuatu dimasa yang akan datang. Dari beberapa pengertaian peramalan menurut para ahli, dapat disimpulkan bahwa  peramalan merupakan suatu  ilmu  untuk  memprediksi  kebutuhan  suatu  data  pada masa  yang  akan  datang,  dengan  menganalisa  data-data sebelumnya  untuk  nantinya  diterapkan  secara  matematis dan dalam bentuk model.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh [7] , menggunakan metode Holt winter untuk melakukan proses peramalan penjualan obat, dikarenakan bahwa penggunaan Metode pemulusan eksponensial tunggal (Single Exponential  Smoothing) tidak  cukup  baik  diterapkan  jika datanya  bersifat  tidak  stasioner,  karena  persamaan  yang digunakan  dalam  metode  eksponensial  tunggal  tidak terdapat  prosedur  pemulusan  pengaruh  trend  yang mengakibatkan  data  tidak  stasioner  menjadi  tetap  tidak stasioner.
Penelitian yang dilakukan oleh [8] menggunakan teknik Double  Exponential  Smoothing,  dikarenakan  jumlah  data terus  menerus  menunjukkan  peningkatan  pada  setiap tahunnya, sehingga apabila dilakukan analisa datanya akan ditemukan pola trend. Sementra penelitian yang dilakukan oleh [9] dengan data uji 45 bulan, menunjukan bahwa metode ARIMA  merupakan  metode  yang  terbaik  yang  digunakan dibandingkan  dengan    metode  Winter,  dikarenakan  hasil perhitungan  menunjukan  metode  ARIMA  memiliki  nilai Mean Square Error (MSE) terkecil.
Pada  penelitian  ini,  dirancang  suatu  model  ataupun teknik peramalan,  untuk mengetahui pola mana yang cocok untuk kasus data yang akan menjadi objek penelitian serta menentukan  hasil  peramalan  ketersediaan  obat  pada  masa mendatang dalam kurunwaktu tertentu, dengan melakukan perbandingan  teknik  peramalan  yaitu  ARIMA,  dengan Exponential Smoothing.

## I.I  Ringkasan metode peramalan
Peramalan menurut[10] adalah proses untuk memperkirakan  beberapa  kebutuhan  dimasa  datang  yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi permintaan  barang  ataupun  jasa.  Menurut[11],  aktivitas peramalan  merupakan  suatu  fungsi  bisnis  yang  berusaha memperkirakan permintaandan penggunaan produk sehingga  produk-produk  itu  dapat  dibuat  dalam  kuantitas yang tepat.
Peramalan diklasifikasikan berdasarkan horizon waktu masa  depan  yang  dilingkupinya.  Menurut[5],  mengatakan bahwa  peramalan  diklarifikasikan  berdasarkan  horizon waktu  masa  depan  yang  dilingkupinya.  Horizon  waktu terbagi menjadi beberapa kategori:
1. Peramalan Jangka Pendek
Peramalan ini meliputi jangka waktu hingga satu tahun, tetapi  umumnya  kurang  dari  tiga  bulan.  Peramalan  ini digunakan untuk merencanakan pembelian, penjadwalan kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan kerja, dan tingkat produksi.
2. Peramalan Jangka Menengah
Peramalan  jangka  menengah  atau  intermediate umumnya  mencakup  hitungan  bulan  hingga  tiga  tahun. Peramalan ini bermanfaat untuk merencanakan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi, anggaran kas,  serta  menganalisis  bermacam-macam  rencana operasi.
3. Peramalan Jangka Panjang Umumnya  untuk  perencanaan  masa  tiga  tahun  atau lebih.  Peramalan  jangka  panjang  digunakan  untuk merencanakan produk baru, pembelanjaan modal, lokasi atau  pengembangan  fasilitas,  serta  penelitian  dan pengembangan (litbang).
Teknik peramalan dapat  dibagi dalam 2 bagian dilihat dari sifatnya menurut[12], yaitu:
a. Peramalan Kualitatif Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan sangat bergantung  pada  orang  yang  menyusunnya,  karena berdasarkan pemikiran yang bersifat instuisi, pendapat dan pengetahuan  serta  pengalaman  dari  orang-orang  yang menyusunnya.
Metode  kualitatif  dapat  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  metode eksploratoris dan normatif.
b. Peramalan Kuantitatif Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Peramalan yang  baik  adalah  peramalan  yang  dilakukan  dengan mengikuti  prosedur  peramalan  penyusunan  dengan  baik. Semakin  baik  dalam  menggunakan  prosedur  peramalan, maka  penyimpangan  antara  hasil  peramalan  dengan kenyataan  yang  terjadi  juga  semakin  kecil.  Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi dalam deret berkala (time series) dan metode kausal.

## I.II  Algoritma
Algoritma  Teknik  peramalan  terbagi  menjadi  dua model, yaitu:
1. Time Series Model
• Simple Moving Average
• Moving Average
• Arima
• Sarima
• Naïve Models
• Single Exponential Smoothing
• Double Exponential Smoothing
• Holt-Winter’s Exponential Smoothing
2. Causal Model
• Model Input Output
• Regresi

## I.II.1 Time Series Model
Time series adalah suatu rangkaian atau seri dari nilai- nilai  suatu  variabel  atau  hasil  observasi[13].  Metode  time series  adalah  metode  peramalan  dengan  menggunakan analisa  pola  hubungan  antara  variable  yang  akan
diperkirakan  dengan  variabel  waktu  atau  analisis  time series, antara lain:
1. Metode Smoothing
2. Metode Box–Jenkins (ARIMA)
3. Metode Proyeksi trend dengan Regresi.
Hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam  melakukan peramalan  adalah  pada  galat  (error),  yang  tidak  dapat dipisahkan  dalam  metode  peramalan.  Untuk  mendapatkan hasil  yang  mendekati  data  asli,  maka  seorang  peramal berusaha membuat error-nya sekecil mungkin. Analisa data time series adalah analisa  yang  menukur dan menerangkan berbagai perubahan atau perkembangan data selama  satu  periode[14].  Analisis time  series dilakukan untuk  memperoleh  pola  data time  series dengan menggunakan  data  masa  lalu  yang  akan  digunakan  untuk meramalkan suatu nilai pada masa yang akan datang. Dalam time series terdapat empat macam tipe pola data, yaitu: 1. Horizontal
Tipe  data  horizontali  yaitu  ketika  data  observasi berubah-ubah  di  sekitar  tingkatan  atau  rata-rata  yang konstan. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu.
2. Musiman (Seasonal)
Tipe  data  seasonal  ialah  ketika  observasi  dipengaruhi oleh musiman, yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Sebagai contoh  adalah  pola  data  pembelian  buku  baru  pada  tahun ajaran baru.
3. Trend
Tipe  data  trend  ialah  ketika  observasi  naik  atau menurun  pada  perluasan  periode  suatu  waktu.  Sebagai contoh adalah data populasi.
4. Cyclical
Tipe  data  cyclical  ditandai  dengan  adanya  fluktuasi bergelombang  data  yang  terjadi  di  sekitar  garis  trend. Sebagai contoh adalah data-data pada kegiatan ekonomi dan bisnis.

## I.II.II Exponential Smoothing
Metode  Exponential  Smoothing ,merupakan  prosedur perbaikan  terus-menerus  pada  peramalan  terhadap  objek pengamatan  terbaru.  Metode  peramalan  ini  menitik- beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek  pengamatan  yang  lebih  tua[12].  Menurut[5] Penghalusan exponential adalah teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot oleh sebuah fungsi exponential. Metode exponential smoothing dibagi lagi berdasarkan menjadi beberapa metode, yaitu:

## 1. Single Eksponential Smoothing
Metode  single  exponential  smoothing  lebih  cocok digunakan  untuk  meramalkan  hal-hal  yang  fluktuasoninya secara  random  (tidak  teratur)[12].  Single  eksponential smoothing,  juga  dikenal  sebagai  simple  exponential smoothing yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya  hanya  1  bulan  ke  depan.  Model  mengasumsikan bahwa  data  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  mean  yang  tetap,
tanpa  trend  atau  pola  pertumbuhan  konsisten[12].  Rumus untuk  Simple  exponential  smoothing  adalah  sebagai berikut:
Ft+1 = α * Xt + (1 – α) * Ft dimana: Ft = peramalan untuk periode t. Xt + (1-α) = Nilai aktual time series Ft+1 = peramalan pada waktu t + 1 α = konstanta perataan antara 0 dan 1.

## I.II.III Autoregressive Integrated Moving Average
ARIMA  merupakan  Model  time  series  yang digunakan  berdasarkan  asumsi  bahwa  data  time  series  itu adalah  stationer.  ARIMA  merupakan  suatu  metode  yang menghasilkan ramalan – ramalan berdasarkan sintesis dari pola  data  secara  historis.    Model  Box-Jenkins  (ARIMA) dibagi  kedalam  3  kelompok,  yaitu:  model  autoregresif (AR),  rata-rata  bergerak  (MA),  dan  model  campuran ARIMA (autoregressive moving average) yang mempunyai karakteristik dari dua model pertama. Berikut adalah tabel identifikasi model dari arima[15]:
Tabel 1. Identfikasi Model Arima
Jika  ACF  menunjukkan  pola  dying  down,  dan  PACF menunjukkan cut off, maka dapat dikatakan model ARIMA berupa AR murni.
Jika  ACF  menunjukkan  pola  cut  off,  dan  PACF menunjukkan  dying  down,  maka  dapat  dikatakan  model ARIMA berupa MA murni.
Jika ACF dan PACF menunjukkan dying down maka  dapat dikatakan  model  ARIMA  berupa  gabungan  AR  dan  MA. [15].

## I.II.V Economic Order Quantity (EOQ)
Teori  kuantitas  pesanan  ekonomis  (EOQ)  atau  jumlah pesanan  ekonomis  menurut  [16],  EOQ  adalah  jumlah pembelian  paling  ekonomis,  yaitu  dengan  melakukan pembelian  reguler  dalam  jumlah  EOQ,  perusahaan  akan menanggung  biaya  pengadaan  bahan  minimum  Menurut. [16] kuantitas pesanan ekonomis (EOQ) adalah salah  satu teknik  pengendalian  inventaris  tertua  dan  paling  terkenal, metode  pengendalian  inventaris  ini  menjawab  dua
Tipe Model Pola ACF Pola PACF AR (p) Menurun secara eksponensial menuju nol Signifikan pada semua lag p MA (q) Signifikan pada semua lag p Menurun secara eksponensial menuju nol ARMA (p,q) Menurun secara eksponensial menuju nol Menurun secara eksponensial menuju nol ARIMA (p,d,q) Menurun secara eksponensial menuju  nol  dengan pembedaan Menurun secara eksponensial menuju  nol  dengan pembedaan
Gambar 1. Data Obat Paracetamol
pertanyaan  penting  yaitu  kapan  memesan  dan  berapa banyak  untuk  memesan.  Economic  order  quantity  (EOQ) terdiri dari biaya pemesanan (biaya pemesanan / biaya  set up),  yaitu  semua  biaya  dari  persiapan  pesanan  hingga barang  yang  dipesan  akan  datang,  memiliki  sifat  yang konstan, tidak tergantung pada jumlah barang yang dipesan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  serangkaian  perancangan  dari proses-proses ataupun tahapan penelitian yang dikerjakan.

## II.I   Alur Pengerjaan Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini  yaitu  ,  pertama  melakukan  rekap  data  per  periode  dan membuat pola dengan bentuk line chart agar terlihat bentuk pola  dari  data  tersebut.  Melakukan  analisa  metode peramalan. Melakukan proses peramalan dengan menggunakan metode ARIMA, diawali dengan perhitungan nilai stasioner data penggunaan obat, menentukan nilai ACF dan  PACF.  Selanjutnya  melakukan  proses  peramalan dengan metode lain untuk mencari nilai eror terkecil, yaitu dengan metode Eksponential Smoothing. Menentukan nilai eror  terkecil  dari  masing-masing  hasil  perhitungan sebelumnya.  Melakukan  peramalan  untuk  satu  periode kedepan  menggunakan  metode  forecasting  yang  memiliki nilai  eror  terkecil  setelah  melalui  tahap  pengujian  data degan metode tersebut. Langkah terakhr  yaitu menghitung nilai Economic Order Quantity.

## II.II   Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  serangkaian pengumpulan  data  untuk  menunjang  kebutuhan  penelitian yaitu  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer  diperoleh dengan  melakukan  proses  observasi  data  penggunaan  dan pembelian obat  yang diperoleh dari informan  yaitu  kepala instalasi  farmasi  RSUD  Indramayu.  Data  sekunder diperoleh  melalui  media  perantara  berupa  buku,  catatan, bukti  yang  telah  ada,  atau  arsip  baik  yang  dipublikasikan maupun yang tidak dipublikasikan secara umum.
Data  diperoleh  langsung  dari  instalasi  farmasi  RSUD Indramayu  selama  kurun  waktu  tiga  tahun  atau  36  bulan, dan  melakukan  sesi  tanya  jawab  seputar  kebutuhan  obat mana  yang  mempunyai  perputaran  cepat  dan  signifikan.  . Data  obat  yang  menjadi  sasaran  penelitian  yaitu  obat paracetamol  yang  menjadi  obat  dasar  untuk  menurunkan panas dan demam.
Data selanjutnya, didapat pada proses studi kepustakaan.  Dalam  studi  kepustakaan  ini  penulis mengumpulkan dan mempelajari berbagai teori dan konsep dasar forecasting atau peramalan, serta teknik perhitungan dan analisa yang berkaitan dengan kasus yang akan diteliti.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## III.I Identifikasi Data
Pada  tahap  ini  identifikasi  data  yang  diperoleh, yaitu penggunaan obat dalam kurun waktu tiga tahun atau 36 bulan. Tahap ini dijelaskan mengenai jumlah obat yang digunakan,  satuan  obat  yang  digunakan,  dan  masa kedaluarsa.
Tabel 2. Identifikasi Data Obat
Jenis obat Paracetamol generic 500mg Brand Sanbe farma Satuan 1 box contains 10 strip 1 strip contains 10 tablet 1 box = 100 tablet harga Price/sheet Rp. 5.500 Price/box Rp. 50.000 ( valid for purchases >100 boxes) Price/box Rp. 60.000 ( valid for purchases <100 boxes)
Waktu pemesanan   Dilakukan  satu  tahun  sekali  pada masa pengadaan barang
Delivery time Dikirim setiap 3 bulan sekali kemudian  dijelaskan  pola  data  yang  menjadi  objek penelitian, berikut adalah pola pemesanan dan pengiriman data per periode pada tabel 3:
Tabel 3. Pola pemesanan dan pengiriman Order shipping Time Amount Time Amount Desember 2014 200 box Januari 2015 50 box April 2015 50 box Juli 2015 50 box Oktober 2015 50 box Desember 2015 210 box Januari 2016 50 box April 2016 50 box Juli 2016 50 box Oktober 2016 60 box Desember 2016 210 box Januari 2017 60 box April 2017 50 box Juli 2017 50 box Oktober 2017 50 box
Identifikasi  data  yang  akan  diproses  yaitu  data  obat yang dikeluarkan berdasarkan resep yang diberikan dokter kepada pasien, serta berdasarkan  kebutuhan pada tiap-tiap ruangan  rawat  inap.  Satuan  penggunaan  obat  yaitu  per butir/tablet. Berikut pola data pengeluaran obat selama 36 bulan.
- Jumlah obat yang digunakan pada tahun pertama (bulan ke 1-12) periode satu tahun berjumlah 22.827 butir tablet. Yaitu sama dengan 228 Box 2 strip 7 butir.
- Jumlah obat yang digunakan pada tahun ke-dua (bulan ke 13-24) periode satu tahun berjumlah 20988 butir tablet. Yaitu sama dengan 209 box 8 strip 8 butir.
0 500 1000 1500 2000 2500 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 Data Paracetamol
- Jumlah obat yang digunakan pada tahun ke-tiga (bulan ke 25-36) periode satu tahun berjumlah 21344 butir tablet. Yaitu sama dengan 213 box 4 strip 4 butir.

## III.II Stasioneritas
Stasioner  dapat  dilihat  dari  plot  Autocorrelation Function  (ACF)  data  tersebut.  Apabila  plot  data Autocorrelation Function (ACF) turun mendekati nol secara cepat,  pada  umumnya  setelah  lag  kedua  atau  ketiga  maka dapat dikatakan stasioner.

## III.III   Perhitungan ACF dan PACF
Setelah  dipastikan  data  yang  akan  kita  olah  sudah stasioner,  langkah  selanjutnya  yaitu  dengan  melakukan perhitungan ACF atau Autocorrelation Function dan PACF atau Parcial Autocorrelation Function, seperti gambar 2 dan 3 :
Pada  grafik  ACF  terlihat  dying  down  pada  lag  ke-2, sementara grafik PACF terjadi cut off pada lag ke-2.
Kesimpulan  dari  hasil  perhitungan  diatas  adalah, Autocorrelation  Function  (ACF)  mempunyai  pola  dying down  dan  Parcial  Autocorrelation  Function  (PACF) memiliki pola cut off. Maka model tersebut yaitu ARIMA dengan AR (Auto Regresive) murni.

## III.IV   Peramalan Menggunakan ARIMA
Pada tahap ini, dilakukan  uji model  ARIMA dengan ketentuan  hasil  perhitungan  ACF  dan  PACF  yang menunjukan  model  AR  murni,  maka  model  ARIMA  yang
akan  digunakan  yaitu  Model  ARIMA  (p,d,q). ARIMA (1.0.0)
Perhitungan  pertama  proses  peramalan  dengan menggunakan  ARIMA  (1.0.0),  dimana  nilai  p  yang merupakan  autoregresive  =  1,  nilai  d  =  0  (data  stasioner), dan  nilai  q  =  0.  Pola  ini  menunjukkan  Auto  Regresive murni. ARIMA (1,0,0). Hasil olahan data ARIMA (1,0,0) . Perhitungan ini menggunakan software SPSS.
Tabel 4. Hasil perhitungan Arima (1.0.0)
Model Statistics Model Model Fit statistics Ljung-Box Q(18) Stationary R-squared R- squared RMSE MAPE Statistics DF Sig. (1.0.0) .338 .338  283.715 13.828 14.801 17 .610

## III.V  Peramalan Menggunakan Exponential Smoothing
Pada tahap ini nilai alpha terbaik dicari untuk menghasilkan nilai  kesalahan  terkecil  untuk  metode  pemulusan eksponensial tunggal. untuk mengetahui MAPE dan MAD untuk  mengetahui  nilai  kesalahan  terkecil  dari  masing- masing  model.  Cari  nilai  alpha  terbaik  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 4:

## Gambar 4. Grafik nilai MAD terkecil untuk pencarian alpha terbaik
Penjelasan dari Gambar 4 adalah melakukan tes acak untuk mendapatkan  nilai  alpha  terbaik  dengan  membandingkan nilai MAD (Mean Absolute Deviation) terkecil dari masing- masing model alpha yang diuji.
Langkah selanjutnya adalah melakukan peramalan asalkan nilai alpha = 1. Seperti yang ditunjukkan pada gambar 5:
220 240 260 280 300 Grafik nilai MAD terkecil untuk pencarian alpha terbaik Gambar 2. Hasil Pemodelan ACF 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A ut oc or re la ti on ACF Gambar 3. Hasil Pemodelan PACF 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on PACF

## Gambar 5. Hasil Peramalan Single Exponential Smoothing
Pada  gambar  di  atas,  dijelaskan  bahwa  metode  Single Exponential Smoothing memiliki MAPE 14.2, MAD 253.2 dan  MSD  94874.5.  Perhitungan  nilai  MSE  untuk  metode exponential  smoothing  menggunakan  SPSS,  seperti  pada tabel 5:

## Tabel 5. Hasil perhitungan nilai kesalahan smoothing
eksponensial
Model Statistics Model Number of Predict ors Model Fit statistics Ljung-Box Q(18) Numbe r of Outlier s
Station
ary R- squared R- square d RMS E MA PE Stati
stics DF Sig.
VAR00 001-
Model_
1 0 - 6.662E -5 .189 309.5 25 14.0 86 11.5 24 17 .828 0

## III.VI   Hasil Analisis
Berdasarkan  dua  model,  ARIMA  dan  Single Exponential  Smoothing  dengan  membandingkan  nilai kesalahan rata-rata dari masing-masing model, pada tabel 6 menunjukkan bahwa :
Tabel 6. Hasil Perhitungan Nilai Eror Model Nilai MAPE Nilai MSE ARIMA (1.0.0) 13% 283.715 Single Exponential Smoothing 14% 309.525
Maka yang mempunyai nilai MAPE terkecil adalah model ARIMA dengan nilai 13.828%.

## III.VII   Analisis Hasil Peramalan
Proses  peramalan  dilakukan  setelah  mengetahui analisa  beberapa  model  yang  mempunyai  nilai  MAPE terkecil.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  peramalan  selama periode satu tahun kedepan dengan menggunakan data yang tersedia sebelumnya selama 36 bulan dengan menggunakan SPSS. Hasil peramalan yang diperoleh dengan menggunakan metode arima (1.0.0) adalah sebagai berikut:

## Gambar 6. Pembagian pengolahan data
Berdasarkan  hasil  peramalan  diatas,  perhitungan  jumlah obat  yang  dibutuhkan  selama  satu  tahun  kedepan  terihat pada tabel 7 :
Tabel 7. Hasil Peramalan Bulan ke- Jumlah obat (satuan butir) Keterangan 37 1813 Satuan Butir Tablet 38 1978 Satuan Butir Tablet 39 1762 Satuan Butir Tablet 40 1841 Satuan Butir Tablet 41 1831 Satuan Butir Tablet 42 1996 Satuan Butir Tablet 43 1640 Satuan Butir Tablet 44 1575 Satuan Butir Tablet 45 1789 Satuan Butir Tablet 46 1938 Satuan Butir Tablet 47 2135 Satuan Butir Tablet 48 1945 Satuan Butir Tablet JUMLAH 22243 butir 222 box  4 strip 3 butir

## III.VIII Perhitungan Kuantitas Tatanan Ekonomi (EOQ)
Berikut ini adalah uraian kebutuhan obat untuk satu tahun ke  depan  atau  satu  periode  berikutnya  dan  biaya  yang diperlukan  untuk  menentukan  nilai  Kuantitas  Pesanan Ekonomi, seperti tabel 8:
Tabel 8. kebutuhan obat dan biaya No. Type Of Needs Amount Note 1. Kebutuhan obat pada periode yang akan datang sesuai dengan yang telah diramalkan (D) 22243 items = 223 boxes = 230 boxes 2. Biaya pembelian (S) Rp. 50.000,- / boxes. Rp. 11.500.000,- / 230 boxes 3. Biaya penyimpanan (H) Rp. 1000 / boxes / tahun Termasuk biaya antar dan bongkar barang
Rumus EOQ = √ 2𝐷𝑆 𝐻 EOQ = √ 2(230 𝑏𝑜𝑥).(𝑅𝑝.11.500.000) 𝑅𝑝.1000 EOQ = √ 5.290.000.000
𝑅𝑝.1000
EOQ = √5.290.000 EOQ = 2300 = 23 box Nilai Safety Stock Untuk menghitung nilai keamanan stok untuk meminimalkan  terjadinya  stock  out  dan  mengurangi penambahan biaya penyimpanan dan total biaya stock out, yaitu dengan rumus berikut:
H = Unit storage costs D = Total unit requirements S = Cost of purchase
Formula stok pengaman = faktor keamanan x standar deviasi.
Stok pengaman = Z x √ (PC / T) xσD dengan: - Z = faktor keamanan (lihat tabel)
- PC = siklus kinerja = siklus perkiraan dan siklus pesanan
- σD = standar deviasi permintaan
- T = siklus periode permintaan
bulan forecast 37 1813 mean demand 1853.583 38 1978 39 1762 std Dev 156.246 40 1841 41 1831 service level 95% 42 1996 43 1640 service factor 1.644854 44 1575 45 1789 safety stock 257.0018 46 1938 47 2135

## 48 1945

## Gambar 7. Safety stock Result
Data  sebenarnya  digunakan  setiap  minggu.  Cari  deviasi standar  dengan  rumus  excel:  deviasi  std  =  STDEV (penggunaan  sorotan  kolom  aktual)  yang  diperoleh  156. Kemudian  tentukan  tingkat  layanan  dalam  persen,  95%. Faktor  layanan  dihitung  menggunakan  rumus  excel:  = NORMSINV (sorot kolom tingkat layanan) dapatkan angka 1,64.  Untuk  itu,  tingkat  layanan  95%  diperlukan  untuk safety stock = (faktor layanan x std dev). itu sama dengan 257  (unit  biji-bijian  per  bulan),  yang  dengan  permintaan rata-rata 1853.

## IV. KESIMPULAN
Hasil  peramalan  antara  metode  ARIMA  dan  Exponential Smoothing  menunjukkan  bahwa  peramalan  memiliki  nilai kesalahan  terkecil,  yaitu  dengan  menggunakan  metode ARIMA  (1.0.0)  dengan  nilai  MAPE  13%  dan  MSE 283.715.  Peramalan  hasil  kebutuhan  obat  pada  periode berikutnya,  yaitu  sebanyak  222  kotak  4  strip  4  butir, dilakukan sebanyak 223 Kotak. Untuk itu, tingkat layanan 95% diperlukan untuk keselamatan yang setara dengan 257 (unit  butir  per  bulan),  yang  dengan  permintaan  rata-rata 1853.

## REFFERENCES
[1]  SK Menkes no.1333/Menkes/SK/XII/1999 tentang
“Standar Pelayanan Rumah Sakit”
[2]  Barry, Render Dan Jay Heizer. 2001. “Prinsip-Prinsip Manajemen  Operasi:  Operations  Management”. Jakarta : Salemba Empat.
[3]  Sulistyawati.  2015  “Dampak  Perubahan  Iklim  Pada Peyakit Menular”
[4]  Suwito, Upik, Kesumawati Hadi, Singgih H Sigit, Dan Supratman  Sukowati.  2010  “Hubungan  Iklim, Kepadatan Nyamuk Anopheles Dan Kejadian Penyakit Malaria.
[5]  Lerbin  R.  Aritonang  R.  (2002)  “Peramalan  Bisnis” Jakarta : Ghalia Indonesia.
[6]  Lalu  Sumayang.  2003. Dasar-Dasar  Manajemen Produksi Dan Operasi . Salemba Empat. Jakarta.
[7]  Paper  :  Slamet  Riyadi.  (2015)  “Aplikasi  Peramalan Penjualan  Obat  Menggunakan  Metode  Pemulusan (Studi  Kasus:  Instalasi  Farmasi  Rsud  Dr  Murjani) Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan
Multimedia 2015.
[8]  Paper  :  Ryan  Putranda  Kristianto,  Ema  Utami,  Emha Taufiq Lutfi. (2017) .  “ Penerapan Algoritma Forecasting  Untuk  Prediksi  Penderita  Demam Berdarah  Dengue  Di  Kabupaten  Sragen.  Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2017.
[9]  Moh. Yamin Darsyah1 “Peramalan Pola Data Musiman Dengan  Model  Winter’s  &  ARIMA  Moh.  Yamin Darsyah. Studi Statistika, Universitas Muhammadiyah Semarang.
[10] Nasution,  A.  H.,  Dan  Prasetyawan,  Y.  2008. “Perencanaan  &  Pengendalian  Produksi”.  Edisi Pertama. Graha Ilmu, Yogyakarta.
[11]  Gaspersz,  Vincent.  2004.  “ Production  Planning  And Inventory  Control” .  PT  Gramedia  Pustaka  Umum. Jakarta.
[12] Makridakis,  S.,  S.  Wheelwright.,  Dan  V.  E.  Mcgee. 1999. “Metode Dan Aplikasi Peramalan”. Edisi Kedua. Jilit Satu. Jakarta: Binarupa Aksara.
[13] Atmaja,L.S.  2009.  “Statistika  Untuk  Bisnis  Dan Ekonomi”. Yogyakarta : Penerbit Andi.
[14] Hasan,  Iqbal.  2002.  “Pokok  –  Pokok  Materi Metodologi  Penelitian  Dan  Aplikasinya  Jakarta  : Ghalia Indonesia.
[15] Wei , W.W., 1990 , “Time Series Analysis".